整合高效建模与利益相关方参与以实施咸潮入侵管理：以瓜迪亚纳河口为例

《Estuarine, Coastal and Shelf Science》：Integrating Efficient Modeling and Stakeholder Engagement for Salt Intrusion Management: The Case of the Guadiana Estuary

　　

• 理想化几何模型有助于利益相关方的整合与接受。• 该模型确定了应对河口咸潮入侵的有效措施。• 模型结果支持为利益相关方提供简单、可直接使用的工具。1. 引言河口是河流与海洋之间的动态过渡区域，维持着高生物多样性并提供关键的生态系统服务（Thrush 等人，2013年）。其生态生产力和社会经济重要性使其成为最具价值的沿海环境之一，同时也使其成为最受人类活动和气候变化影响的环境之一。盐度入侵（咸潮）是对地表水质量和河口功能的主要威胁之一（Kennish，2002年）。这一过程减少了淡水资源可用性，损害了农业生产力和饮用水供应，并扰乱了维持河口韧性所必需的生态平衡（Ca?edo-Argüelles 等人，2016年）。河口沿程咸度向内陆的渗透受全球和地方尺度驱动因素的交互作用影响（Liu 等人，2019年）。在全球尺度上，特别是在半干旱地区，气候变化通过改变降水和径流模式（Ohba，2021年）减少淡水资源可用性并提高盐度水平，导致干旱更加频繁和严重，蒸散发增强，以及海平面上升（Chua and Xu，2014年；Costa 等人，2023年）。在地方尺度上，人类干预活动如土地利用变化（Mialhe 等人，2015年；Martín-Llanes and López-Ruiz，2024年）和河道疏浚（Ralston and Geyer，2019年；Martín-Llanes and López-Ruiz，2025年）以及河流调节（Wu 等人，2016年）通过改变水流传输模式（Andrews 等人，2017年；Zhao 等人，2017年）、改变季风和年际流量过程以及在高流量事件中实施刚性控制（Alcérreca-Huerta 等人，2019年），进一步加剧了咸潮入侵。这些压力因素因农业、居民用水和工业用水需求增加而加剧（Adams，2014年）。在高度管理的流域中，水资源分配政策通常优先考虑上游留存以满足消费，而牺牲了维持河口功能所需的淡水输入（Dyson 等人，2003年）。河口盐度水平上升引发了对淡水资源可持续管理的日益关注。在此背景下，数值模型已成为评估河口水动力条件以及探索对自然和人为压力响应的不可或缺的工具，包括气候变化和人类干预引发的压力（Baustian 等人，2018年；Yi 等人，2024年）。当通过观测数据进行适当校准和验证时，基于过程的模型提供了预测能力，支持适应策略和基于自然的解决方案的设计。特别是，Delft3D 等三维模型具有强大的模拟潮汐传播、流场环流和盐度分布的能力，并已在世界各地沿海地区成功应用（如 Zarzuelo 等人，2019年；Días 等人，2021年；Mu?oz-López 等人，2024年）。尽管最先进的数值模型具有强大功能，但其整合到实际管理中仍然有限。两个主要挑战阻碍了它们的有效应用。首先，基于过程的模型通常被认为过于复杂且资源密集，需要大量校准、大量站点特定数据和强大的计算能力，使其在许多实际应用中不切实际（Schutelaars 等人，2013年；Hendrickx 等人，2023年）。此外，模型通常针对历史或静态条件进行验证，可能无法轻松适应与管理相关的未来情景，如淡水输入变化、疏浚或基础设施开发。其次，模型开发和应用过程中与利益相关方的互动往往不够充分（Meselhe 等人，2020年），模型公式和使用的复杂性进一步加剧了这一挑战。这可能导致模型未能反映利益相关方的优先事项，或被视为不透明，终端用户对其透明度和拥有感有限（Johnson，2008年；Hemmerling 等人，2020年）。不透明或不符合地方优先事项的模型往往难以获得作为决策支持系统的合法性，从而限制了其对政策和管理的影响（Keneley 等人，2013年；Voinov 等人，2018年）。最先进模型的时间和资源限制促使人们越来越关注降复杂度模型和参与式方法，后者积极参与利益相关方在模型开发和评估中的角色（Martínez-López 等人，2019年；Katirtzidou 等人，2023年）。因此，此类框架提供了足够的精度来快速评估管理情景，而非依赖高复杂度但资源密集的方法，同时创建了一个平台，使科学家、管理者与当地社区能够以透明和迭代的方式共同探索可能的未来，从而促进共同学习并支持更明智的决策（Voinov 等人，2018年）。位于伊比利亚半岛南部、由葡萄牙和西班牙共同管理的瓜迪亚纳河河口径典了上述水资源和管理挑战（Pallero 等人，2018年）。历史上，在平均流量条件下咸潮前缘仅限于下游区域，但由于需求增加和反复发生的干旱导致上游水库淡水留存增加，河流流量制度大幅降低，上游盐度化风险加剧（Garel and Cai，2018年）。以瓜迪亚纳河河口为例，本文在参与式方法框架内整合了一个通用且易于获取的决策支持系统，该框架由关心或负责河口管理和利用的机构合作开发。这一整合为定义符合利益相关方利益的管理情景提供了透明框架。所提出的方法论基于使用理想化几何域（Ruiz-Reina and López-Ruiz，2021年；Martín-Llanes and López-Ruiz，2024年），与最先进的模型相比，该方法在情景开发、评估和决策中具有多重优势：(1) 便于表示多种配置以隔离和评估各种人为改造的个别影响（Martín-Llanes and López-Ruiz，2025年），(2) 便于将工具改编以表示新的研究区域，(3) 得出的结论可适用于其他沿海系统。本研究采用此前已实施和验证的 Delft3D 模型（Martín-Llanes 等人，2026a, b）来模拟水动力和盐度对利益相关方定义情景的响应，从而为决策提供坚实的科研基础。在此过程中，本研究通过展示降复杂度建模如何与参与式方法有效结合，推进了整合河口管理，通过一个运作框架在利益相关方和研究人员的需求之间取得有用平衡——该框架得益于充分的校准，保证了管理目的的足够精度，同时大大减少了资源需求，并为建模提供了额外优势。2. 研究区瓜迪亚纳河河口是一个位于伊比利亚南部的80公里长系统。其走向主要为南北方向，通过单一蜿蜒河道形成了瓜迪亚纳河与加的斯湾之间的直接水文连接（图1a, b）。河道宽度从河口附近的约700米呈指数级减小到上游的约70米，航道水深通常在7至11米之间（Garel，2017年）。下载：下载高分辨率图片（437KB）下载：下载全尺寸图片图1. 研究区和模型设置。(a) 瓜迪亚纳河口地理位置。(b) 对应于面板(a)中红色高亮区域的瓜迪亚纳河口地图。蓝色方块标记支流大坝和取水口位置。(c) 模型设置概览；颜色条表示平均水深（米）。红色实线标记子域之间的边界。红色星号表示与河口距离的河流公里数（rkm），分别标注于瓜迪亚纳河口（b）和理想化几何模型（c）中。河口经历半日潮制度，潮差在静潮时为小潮条件（平均振幅约0.6米），在朔望大潮时为中等潮条件（平均振幅约1.3米，最大1.7米）。在河口的绝大部分航程中，半日潮波向陆传播以渐进波特征为主，其高程基本保持恒定，这是河道收缩和河口头部反射共同作用的结果（Garel and Cai，2018年）。当河流流量较低（<10 m3 s?1）时，有限的观测证据表明在朔望大潮期间水柱垂直均匀，而在静潮期间则发展出应变诱导周期分层（SIPS；Simpson 等人，1990年；MacCready and Geyer，2010年）（Garel 等人，2009年；Garel 等人，2025年）。自2002年2月以来，河口的淡水输入一直受到位于河口头部上游约40公里处、形成欧洲西南部最大水库的阿尔克瓦-佩德罗瓜大坝系统的控制，以下简称阿尔克瓦大坝。在这一半干旱地区，长期干旱反复发生，水库管理优先考虑储水。因此，调节后的河流流量通常较低，特别是在夏季，流量通常在10 m3 s?1和最小生态流量3 m3 s?1之间变化（Garel and d'Alimonte，2017年）。额外的淡水减少来自取水，通常量级为1–3 m3 s?1，在距河口约50公里处进行，该位置恰好与2017年9月严重干旱期间记录的咸潮前缘最内陆位置吻合（Garel 等人，2018年）。持续的河流流量减少叠加持续的海平面上升（Mills 等人，2021年），正在推动明显的河口盐度化，可能对水质、生态系统功能（Morais 等人，2019年）、渔业和关键水利基础设施产生潜在影响。相反，阿尔克瓦大坝的高流量释放事件非常罕见。在大坝关闭后的19年间，日均流量超过250 m3 s?1的天数仅有73天。最大事件（高达2,000 m3 s?1）发生在水库达到满库容的湿润期（Garel and d'Alimonte，2017年）。较小事件对应于旨在模拟自然洪水条件的管理性释放，通常安排在晚冬以增强河口冲洗和生态功能。一个显著例子发生在2023年2月28日，三天内释放了约45 hm3水，峰值流量达到270 m3 s?1。由于当时该地区面临严重淡水短缺，该操作引发了公众争论。3. 方法论3.1. 参与式方法参与式方法始于对瓜迪亚纳河淡水资源相关行为者的映射，涵盖区域和全国层面。识别出的利益相关方和机构受邀参加由协调专家主持的三次研讨会（每年一次）。在第一次研讨会（2022年11月30日）上，研究团队和利益相关方集体讨论了瓜迪亚纳河的淡水资源，以确定默会知识和管理实践（包括当前和替代方案），目标是为共同界定管理问题。为了促进讨论，采用了"领土游戏"技术（Angeon and Lardon，2008年）作为中介工具，使用瓜迪亚纳河口系统的地图，使参与者能够可视化区域、表达他们的感知并讨论各种用途和行为者之间的互动。第二次研讨会（2024年5月6日）专门用于选择其结果能够支持定义最佳管理实践（如在流量调节和取水方面）的数值实验。为此，采用了解放性边界批判方法（Hutcheson 等人，2024年），使参与者能够批判性地反思淡水管理挑战，质疑主流问题框架，并审视哪些观点和利益被代表或被边缘化。第三次也是最后一次研讨会（2025年12月12日）讨论了模型结果，评估管理选项的成果，同时考虑环境和社会需求。第二次研讨会期间的讨论确定河床地形变化和淡水输入是咸潮方面的主要关注变量。总体而言，设计了16个潜在情景，将大坝径流、疏浚和取水作为单独或组合因素考虑。第一组情景评估河流流量变化的影响，流量值范围从略低于最小生态流量到干旱期观测到的最大流量。额外的情景用于分析从河口河道沿线小型支流大坝补充释放淡水的效果。疏浚情景反映了当局近期考虑的改善通航能力和增强该区域经济吸引力的措施。最后，利益相关方对距河口50公里处取水（靠近Pomar?o；图1）的影响提出关切，包括从Chanza-Boca站取水和由葡萄牙当局运营的新启用取水站。后者设计为在秋冬季节三个月内取水量达30 hm3，向Odeleite和Beliche水库供水（图1b）。3.2. 模型设置管理情景使用三维水动力模型进行模拟（图1c），该模型此前已在瓜迪亚纳河河口实施并验证（Martín-Llanes 等人，2026a, b）。

该模型使用Delft3D水动力FLOW模块（Lesser等人，2004）求解非稳态三维浅水方程和扩散-平流方程，并结合一个湍流封闭模型，在理想化几何形状的数值域上进行计算。数值域分为两部分：（1）河口，其宽度向陆地呈指数递减，遵循Garel和Cai（2018）以及Garel和D'Alimonte（2017）的研究；（2）大陆架，定义为坡度恒为1/400的平面。河口主航道定义为恒定坡度1/80 m km?1，使得河口入口（h = 10 m）与河首（h = 9 m）之间的深度差为1米。水平和垂直分辨率采用域分解技术（Deltares，2016）进行调整，将主网格划分为三个子域：（1）近海域；（2）咸水河口，覆盖从河口到上游55 km的区域，超过了盐度入侵观测到的最大位置；（3）河流河口。水平分辨率在各子域中分别变化至最小网格尺寸为109×21、109×6和133×3 m2（近海、咸水河口和河流河口网格）。关于垂直分辨率，近海和河流网格域设置5个垂直层，每层厚度对应当地水深的20%。在咸水河口域中，该域涵盖了拟议情景影响的主要区域，层数增加到10层。在这种情况下，表层和底层厚度对应当地水深的5%，而中间层的百分比则变为11.25%。尽管已知层厚度从一层到另一层的跳变不应超过1.2，但该方案在所有敏感性测试中均表现出足够的精度，包括与采用适当层厚度步长的20层方案的比较（如潮汐传播和轴向盐度剖面分析），因此被本研究采用。建立了四个开放边界条件（图1c）。在近海边界（位于河口外侧10 km处），使用影响研究区域的13个主要分潮进行天文潮汐规定，最大振幅对应半日M2分潮。两个横贯岸线的边界施加Neumann边界条件，规定沿岸水位梯度为零（Roelvink等人，2004）。最后，在上游河段设置淡水资源径流，采用总径流条件，速度沿垂直方向均匀分布。额外的入流和取水在Delft3D模型中作为源项和汇项来表示，分别规定在支流和取水口对应的河流公里（rkm）位置，相应径流沿垂直方向均匀添加到或从水柱中移除。与仅设置在地表的方案相比，盐度场显示差异可忽略不计，两种配置之间的盐度入侵长度偏移距离约为一个网格尺寸的量级。有关数值域的更多详细信息，请参考Martín-Llanes等人（2025），其中提供了模型文件。

使用低流量期原位观测数据进行了详尽的模型率定，包括下游河口的表层盐度、水位和深度平均流速的长期测量，以及在最小潮汐涨潮憩流（HWS）时的轴向盐度剖面和流速-水位相位关系（包括小潮和大潮）。模拟结果在水位方面表现出良好的精度，小潮和大潮的振幅RMSE分别为0.02和0.19 m，潮汐相位相关系数在两个时期均为R2 = 0.81。关于流速，相位反映了R2 = 0.80和S = 0.92的相关和精度系数。盐度场的吻合度更高，无论是在下游河口的时间序列（R2 = 0.94，S = 0.84）还是轴向HWS盐度剖面（R2 = 0.94，S = 0.99）。后者将预测的盐度入侵长度置于比观测值更靠上游3-4 km处。模型在小潮期间的表现最佳，而大潮的精度略低，这是由于简化的模型几何形状排除了一些在该时期更为显著的盐度输送机制，这些机制影响从河口到一至两个潮汐迁移距离的区域。基于轴向盐度剖面及河口处的流速-盐度时间序列，在中高流量条件下的验证也表明模型表现良好（流速R2 = 0.95，S = 0.93；盐度R2 = 0.88-0.92）。有关率定过程的完整细节，请参考Martín-Llanes等人（2026b）。总体而言，该模型能够捕捉在受瞬时径流变化影响的延长低流量期间盐度动态，支持其应用于评估第3.1.3节中描述的管理情景。

3.3. 数值实验

基于第3.1节中参与式研讨会活动所定义的情景，数值实验分为五类，分别研究以下因素的效果：（1）河口径流变化（RD），（2）疏浚作业（DA），（3）支流和水库的淡水输入（FI），（4）通过取水口进行的淡水取水（WI），以及（5）混合情景（MX）。共模拟了16个实验，以评估在稳态条件下瓜迪亚纳河口水动力和盐度分布的变化。在6个月的模拟期间，当两个或三个非连续大潮-小潮周期获得等效的盐度入侵值时，即假定达到稳态。这些实验的主要特征见表1。这些实验的影响以基准实验为参照进行评估，基准实验使用图1c所示的水深地形和恒定的河流径流10 m3 s?1。

表1. 数值实验摘要。

| 名称 | 河口径流 [m3 s?1] | 河口地形 | 附加特征 |
|------|------|------|------|
| RD1 | 2 | 初始地形 | |
| RD2 | 4 | 初始地形 | |
| RD3 | 6 | 初始地形 | |
| RD4 | 8 | 初始地形 | |
| RD5 | 9 | 初始地形 | |
| RD6 | 10 | 初始地形 | 基准配置 |
| RD7 | 12 | 初始地形 | |
| RD8 | 15 | 初始地形 | |
| DA1 | 10 | x<10 rkm处h=14 m的阶梯式疏浚 | |
| DA2 | 10 | h=14 m的均匀疏浚 | |
| FI1 | 10 | 初始地形 | Beliche和Odeleite支流输入淡水2 m3 s?1 |
| FI2 | 10 | 初始地形 | Chanza水库输入淡水5 m3 s?1 |
| FI3 | 10 | 初始地形 | Chanza水库输入淡水10 m3 s?1 |
| WI1 | 10 | 初始地形 | 在Pomar?o取水1.9 m3 s?1 |
| WI2 | 10 | 初始地形 | 在Pomar?o取水1.9 m3 s?1（WI1）和Chanza取水2 m3 s?1 |
| MX1 | 10 | h=14 m的均匀疏浚（DA2） | Beliche和Odeleite支流输入淡水2 m3 s?1（FI1） |

第一组由八个实验组成，评估河流径流从2 m3 s?1（略低于最小生态流量）到15 m3 s?1（干旱期最大值，例如Garel等人，2025）变化的效果。这些模拟使用河口的初始地形（图1c）。

第二组由两个模拟组成，用于重现水深变化的效果。这些实验在疏浚作业的范围和位置上有所不同，假定河流径流恒为10 m3 s?1。第一个引入沿河口的阶梯式疏浚。从河口到x = 10 rkm处水深增加5 m，随后向河首方向逐渐加深（图2）。第二个在整个河口实施均匀疏浚，创建一致的14 m深平底剖面。

图2. 疏浚实验（DA1-DA2；见表1）中使用的轴向水深剖面。黑色虚线表示未疏浚的地形。

在第三组中，基准河流径流（10 m3 s?1）补充了Beliche（x = 10 rkm）和Odeleite（x = 20 rkm）支流大坝的2 m3 s?1额外入流，或Chanza水库（x = 50 rkm）的5和10 m3 s?1放水（见图1b）。

第四组包含两个模拟，评估Pomar?o取水口（x = 50 rkm，图1b）的影响，该取水口从河口持续抽取1.9 m3 s?1的水量。此平均取水率对应三个月期间总共消耗30 hm3的水量（见第3.1节）。实验WI1考虑河流径流为10 m3 s?1，而WI2增加了Chanza水库2 m3 s?1的取水。

第五组由单个实验组成，模拟在均匀14 m深度的疏浚河口配置下，Beliche和Odeleite支流释放2 m3 s?1的淡水。

3.4. 结果分析

分析聚焦于三个关键参数：（1）盐度入侵长度（X?），定义为从河口到底层盐度达到2 g kg?1处的距离；（2）沿河口主航道的盐度轴向分布（s）；以及（3）垂直分层。轴向盐度剖面 and 盐度入侵长度在大潮最高潮憩流时进行评估，这对应于盐度最高的时刻。分层通过分层参数（S_p）在小潮-大潮周期中测量，S_p是表层和底层盐度差与深度平均盐度的比值（Savenije，2012）。根据此参数，当S_p > 0.32时达到分层条件，当S_p < 0.15时达到充分混合条件。第一组模拟（河流径流变化）的结果进一步用于通过最小二乘拟合校准稳态盐度入侵长度的经验表达式。这种关系通常参数化为X? = f·Q?（Monismith等人，2002），该公式源自Hansen和Rattray（1965）的稳态河口模型。据报道，n的值范围从约-1/7到-1，取决于河口几何形状和向陆盐度输送的主导机制（Garvine等人，1992；Monismith等人，2002；MacWilliams等人，2015）。

4. 结果

4.1. 河流径流变化（RD）

河流调节对盐度场的影响（实验RD1-RD8）如图3所示，该图展示了模拟的盐度入侵和分层情况。将设定的稳态河流径流从15 m3 s?1降低到2 m3 s?1，最大盐度入侵长度从38 rkm移动到62 rkm（相对于基准配置的X?增加了54.5%；图3a）。在恒定径流2 m3 s?1下获得的值超过了2017年干旱年9月观测到的盐度锋面最上游位置（Garel等人，2018）。基于模型模拟的每个径流量下的最大盐度入侵长度，对稳态入侵方程进行参数化得到指数n = -0.24（图3a），该值落在Martín-Llanes等人（2026b）报道的大潮最大入侵和平均入侵的-0.21到-0.28区间内。与早期工作中最大入侵指数n = -0.21相比，这里发现的略低的指数n = -0.24，可能归因于本研究中模拟的大潮潮汐相对不那么极端。

图3.（a）大潮最高潮憩流时不同径流量（Q）下的稳态盐度入侵长度（X?）；实线表示对模拟入侵长度的最小二乘拟合。（b、c）RD1和RD8的分层参数（S_p）在小潮-大潮潮汐周期内的变化；黑色实线表示X?。

水平盐度梯度通常较小（在10?? g kg?1 m?1量级），并随着盐度入侵增强而减弱。如第2节所述，GE中的垂直盐度结构表现出应变诱导周期性分层（SIPS），这是一种与涨落潮分层变化相关的潮汐尺度机制，其有效性受到半月大潮-小潮潮汐周期的强烈调制。与经典SIPS行为不同——经典行为中分层在落潮期间建立、在涨潮期间被混合破坏（Simpson等人，1990）——模型结果显示相反的内潮汐相位，分层在涨潮结束时达到最大值，尤其是在小潮时。这一行为在其他弱梯度河口系统（例如特拉华湾）中也有记录，GE也是如此。然而，这一行为被证明强烈依赖于河流径流：在2 m3 s?1时，分层参数S_p保持低于0.15（图3b），而在15 m3 s?1时，S_p在小潮最高潮憩流附近达到高达0.4的值，表明分层（图3c）。

4.2.

疏浚活动（DA）

河口疏浚活动（DA1–DA2）相对于未改变地形配置的影响如图4所示。大潮期间高潮憩点的模拟底层主槽盐度剖面（图4a）表明，疏浚后河口整体盐度呈系统性增加，但DA1实验中10至15 rkm之间除外。与基准配置相比，盐度场的变化在水柱中呈正值且分布较为均匀，并与疏浚深度成正比变化。因此，在地形变化最大的实验（DA2）中，河口口门至上游段水深增加4–5米，盐度最高增加约6 g kg?1，最大变化出现在25至40 rkm区域（图4b）。盐渍入侵长度随河道加深而持续增加。如图4b所示，X2从基准地形条件下的44.5 rkm分别变化至DA1和DA2操作后的48.7 rkm和49.5 rkm。这一结果表明，与基准配置相比，4–5米的疏浚深度使X2增加了约5公里（11.2%）。

下载高分辨率图片（776KB）；下载全尺寸图片。图4.（a）大潮期间高潮憩点疏浚实验DA1–DA2的底层主槽盐度剖面；黑色虚线表示基准配置的主轴剖面。（b）大潮期间高潮憩点实验DA2相对于基准实验的垂直盐度变化（c面板中的红色方框）。基准和DA2的水深地形分别以虚线和实线表示。基准、DA1和DA2配置的X2如图a所示。（c）两个大小潮周期内基准实验的分层参数。（d–e）相对于基准实验，实验DA1–DA2中分层参数的变化。面板（c-e）中黑色实线表示X2。

相对于基准配置，DA1–DA2操作后分层参数的变化（图4c）与相应的X2时间序列如图4d、e所示。大潮期间水柱中盐度的近乎均匀增加（图4b）导致分层变化甚微，特别是在x = 30至40 rkm之间，疏浚后Sp平均减少约0.1。然而，小潮期间疏浚后Sp平均增加0.1–0.2。当对整个河口进行疏浚时，这一效应在x = 20至40 rkm之间尤为明显（图4e）。

4.3. 额外淡水输入（FI）

本节研究通过贝利奇河和奥德利特河支流（实验FI1）以及昌萨水库（实验FI2和FI3）增加外部淡水输入的效果。如图5a所示，主轴盐度剖面呈现系统性降低，且降低幅度与淡水输入量成正比。特别是，从昌萨水库排放10 m3 s?1的淡水（FI3）可使河口中段（x = 20–30 rkm）盐度降低约6 g kg?1。与疏浚实验（第4.2节）不同，额外淡水输入引起的盐度变化在表层比在底层更为显著（图5b），特别是在x < 12 rkm的区域。因此，该区域分层参数的变化最为显著（图5d–f），相对于基准配置，大潮期间增加约0.1，小潮期间增加高达0.4（图5c）。这种对比与第4.1节所述的水流和盐度垂直结构一致，该结构在涨潮末期表现出应变诱导分层，尤其在小潮期间，其特征是底层向陆输送和表层向海输送。尽管淡水输入在水柱中均匀分布，但这种环流优先通过表层导出所增加的淡水，加强了表层向海径流并增强了表层盐度降低效果。而在底层，额外入流的效果被更咸水向陆输送所抵消，因此底层盐度受影响较小。这解释了图5b中更大的表层淡化以及小潮期间更强的分层响应。在大潮期间，除涨潮末期外，水柱在整个潮汐周期内基本保持垂直均质，此时同样的机制（虽然较弱）同样在河口下游产生盐度变化的垂直差异（图5b）。更内陆区域，盐度变化更加垂直均匀，最大差异出现在x = 12至30 rkm之间。值得注意的是，该区域最强的盐度降低不仅出现在FI1中，在FI2和FI3中同样如此（图5b），尽管这些实验中补充的淡水排放量是在x = 50 rkm处引入的。

下载高分辨率图片（670KB）；下载全尺寸图片。图5.（a）大潮期间高潮憩点实验FI1–FI3的底层主槽盐度剖面；黑色虚线表示基准配置的主轴剖面。（b）大潮期间高潮憩点实验FI3相对于基准实验的垂直盐度变化（c面板中的红色方框）。基准、FI1、FI2和FI3配置的X2如图a所示。（c）两个大小潮周期内基准实验的分层参数。（d–f）相对于基准实验，实验FI1–FI3中分层参数的变化。面板（c-f）中黑色实线表示X2。

最后，基准径流量下的最大盐渍入侵长度（X2 = 44.5 rkm）在实验FI1、FI2和FI3中施加的淡水补充下分别减少至43.4、38.7和35 rkm。就FI3而言，X2相对于基准实验减少了21.3%。

4.4. 淡水取水（WI）

图6展示了在距河口口门50 rkm处（实验WI1–WI2）安装取水设施的效果，在稳定河流径流量10 m3 s?1的条件下抽取恒定流量1.9 m3 s?1。在没有河口内部额外取水的情况下（WI1），取水导致x = 14至50 rkm之间盐度增加，最大增加约1.5 g kg?1（图6a）。这些盐度变化在水柱中基本均匀，特别是在x > 20 rkm处。相反，靠近河口口门处，盐度增加在表层比在底层更为明显，特别是在x = 15至20 rkm之间。对小潮期间分层的影响更为明显（图6d），此时分层参数比基准配置（图6c）降低约0.08。总体而言，盐度和分层的变化均较小。最大盐渍入侵长度从基准条件下的44.5 rkm增加3.8%至实验WI1中的46.2 rkm（图6b）。这些结果表明，在Q = 10 m3 s?1所代表的稳定流量条件下，淡水取水设施（位于x = 50 rkm处）运行条件良好，能够持续抽取淡水（即盐度低于2 g kg?1）。

下载高分辨率图片（626KB）；下载全尺寸图片。图6.（a）大潮期间高潮憩点实验WI1–WI2的底层主槽盐度剖面；黑色虚线表示基准配置的主轴剖面。（b）大潮期间高潮憩点实验WI2相对于基准实验的垂直盐度变化（c面板中的红色方框）。基准和WI1–WI2配置的X2如图a所示。（c）两个大小潮周期内基准实验的分层参数。（d–e）相对于基准实验，实验WI1–WI2中分层参数的变化。面板（c-e）中黑色实线表示X2。

当考虑在昌萨站进行额外取水时（实验WI2），主轴盐度剖面显示相对于基准配置增加高达约5 g kg?1，相对于WI1增加约3.5 g kg?1（图6a、b）。与前一实验类似，盐度增强在x = 20至40 rkm之间最为显著，且在水柱中大致均匀分布（图6b），导致小潮和大潮期间分层参数的变化均很小（图6d）。在此条件下，入侵长度扩展至49.4 rkm——相对于WI1增加6.9%——可能会影响x = 50 rkm处淡水取水设施的适宜运行条件。

4.5. 混合情景（MX）

本节研究前述各节讨论因素的综合作用。具体而言，实验MX1将4–5米河道疏浚（DA2）与贝利奇河和奥德利特河支流2 m3 s?1的淡水补充（FI1）相结合。如图7a所示，淡水输入有效地抵消了x < 21 rkm处疏浚对主轴盐度剖面的影响，该区域相对于基准配置无显著变化。

下载高分辨率图片（598KB）；下载全尺寸图片。图7.（a）大潮期间高潮憩点实验MX1的底层主槽盐度剖面；黑色虚线表示基准配置的主轴剖面。（b）大潮期间高潮憩点实验WI1相对于基准实验的垂直盐度变化（c面板中的红色方框）。基准和疏浚后的水深地形分别以虚线和实线表示。基准和MX1配置的X2如图a所示。（c）两个大小潮周期内基准实验的分层参数。（d）实验MX1相对于基准实验的分层参数变化。面板（c-d）中黑色实线表示X2。

淡水输入的缓解影响也传播到更内陆的区域，尽管不能完全补偿疏浚的影响。与仅疏浚实验相比，下游淡水输入将河口中段（x = 30–40 rkm）疏浚引起的盐度增加从约6（图4b）降至约2.5 g kg?1（图7b）。相比之下，疏浚引起的盐渍入侵长度增加仅得到适度缓解，从DA2实验中的49.5 rkm（相对于基准情景X2增加11.2%）降至包含淡水补充时的48.8 rkm（相对于基准情景X2增加9.7%）。实验MX1的分层变化如图7d所示。与仅疏浚情况类似（图4e），相对于基准配置的分层变化总体上较小。然而，MX1在河口下游小潮期间表现出更为显著的分层参数增加，这是由于局部表层盐度降低约1–2 g kg?1所致（图7b）。而大潮期间，分层变化极小，平均降低约0.05。

表2总结了第4.1–4.5节中得出的主要结果，包括最大盐渍入侵长度（大潮高潮憩点）、相对于基准情景的百分比变化以及分层参数的变化。

表2. 管理情景结果汇总，命名如表1所示。ΔX2表示相对于基准情景的盐渍入侵长度变化百分比。

情景 | X2 [km] | ΔX2 (%) | ΔSp
---|---|---|---
RD1 | 62 | +39.3 | -0.15
RD6 | 44.5 | - | -
RD8 | 38 | -14.6 | +0.1
DA1 | 48.7 | +9.4 | -0.1（大潮）；+0.1–0.2（小潮）
DA2 | 49.5 | +11.2 | -0.1（大潮）；+0.1–0.2（小潮）
FI1 | 43.4 | -2.47 | <0.1（大潮）；+0.2（小潮）
FI2 | 38.7 | -13 | +0.1（大潮）；+0.3（小潮）
FI3 | 35 | -21.3 | +0.1（大潮）；+0.4（小潮）
WI1 | 46.2 | +3.8 | -0.1至0
WI2 | 49.4 | +11 | -0.1至0
MX1 | 48.8 | +9.7 | -0.05（大潮）；+0.2–0.3（小潮）

5. 讨论

本文提出了一种复合方法，将参与式建模与简化模型相结合，以支持人类活动影响下河口系统中盐渍入侵的管理。与利益相关者和地方当局的互动引导研究向潜在或正在进行的运营情景设计和评估方向发展，确保模型输出对决策保持相关性和可操作性，同时使用简化模型降低了人力和计算成本，提高了可重复性并增强了透明度。该方法应用于瓜迪亚纳河口，通过多种伴随建模方法（Voinov等，2018），使专家组能够定义合理的盐度影响情景。这些情景考虑水深地形和淡水入流的变化作为盐渍入侵的主要驱动因素，由于径流调节和该地区降水减少，其影响在本世纪持续加剧。

对拟定情景的模拟揭示，在平均河流径流量为10 m3 s?1的基准配置下测试时，盐渍入侵可能出现增加。河口上游径流量减少产生了最大影响，当径流量系统性地减少至6 m3 s?1和2 m3 s?1时，X2分别向陆位移至51 rkm和62 rkm（实验RD3和RD1，图3a）。

模拟的盐水入侵系列数据使得建立头流量与内陆盐水入侵之间经验关系的参数化成为可能。所得表达式能够在河口持续低流量条件下预测X2的变化，其中灵敏度系数n预计将保持不变。此外，此类表达式的可用性代表了河口管理的重要进步，提供了一种简单的预测工具，利益相关者可直接应用而无需进行额外的数值模拟。

疏浚活动改善了航道通航条件和经济潜力，导致河口动力学发生变化并促进盐度向内陆入侵（Chen等，2019）。航道加深减少了底部摩擦，推动潮汐放大并使整个河口的潮汐相位减小，该效应在多种系统中均有记录（DiLorenzo等，1993；Ralston等，2019；Zhang等，2021）。这些变化不仅局限于疏浚段；潮汐性质的改变可以沿整个河口传播，即使加深仅影响有限的下游段（Ralston和Geyer，2019）。事实上，Martín-Llanes和López-Ruiz（2025）指出，疏浚作业的空间范围对盐水入侵响应的影响比深度增加幅度本身更为显著（Martín-Llanes和López-Ruiz，2025）。在本研究中，根据所提出的情景，沿整个河口加深4–5米将使盐水入侵长度向内陆推进至48.7至49.5流公里之间，同时使整个河口的盐度浓度增加约5–6克/千克（图4a、b）。与Ralston和Geyer（2019）为层化驱动、交换流主导系统报告的H5/3标度相比，盐水入侵对航道深度的这种相对温和的敏感性，与瓜迪亚纳河口的盐分输运机制相符。按照Aristizábal和Chant（2013）的方法将盐通量分解为河流平流、交换流和潮汐弥散分量后表明，在大潮——即评估盐水入侵长度及其对航道深度敏感性的条件——下，潮汐弥散主导交换流。一个例外发生在涨潮末期，此时盐入侵后效应（SIPS）发展并产生一个陆向的、类似交换流的贡献；然而，这一贡献在大潮时相对较小。在憩潮时，虽然潮汐弥散仍是最大分量，但交换流项与之相当，在x ≈ 20流公里附近弥散分数降至约0.5，这与憩潮时观测到的更强SIPS一致（第4.1节）。Martín-Llanes等（2026b）在稳态入侵方程中获得的指数n接近-1/3，表明交换流对陆向输运有重要贡献（Lerczak等，2009）。然而，本研究的分解表明，这一贡献仅在憩潮时重要，而大潮时潮汐弥散主导，交换流仍然较小。由于H5/3标度反映了由重力（交换流）环流控制的机制，其在潮条件下相关性较弱，这解释了上述报道的盐水入侵长度对航道深度的相对较低敏感性。

尽管如此，此类疏浚作业将危及Pomar?o-Chanza站点的潜在淡水取水口，其影响与疏浚的深度和长度成正比。即使不进行疏浚，当河流流量降至8立方米/秒以下时，在这些地点2立方米/秒的取水速率已构成风险，此时X2达到49.4流公里（实验WI2，图6b）；因此，在任何疏浚与低流量叠加的情景下，该风险将进一步加剧。

因此，此类管理措施的实施需要同时采取补偿措施以缓解盐水入侵（Hendrickx等，2023）。文献中提出的缓解策略多种多样（Kennish，2022）。其中包括使用沙丘和土壤屏障等外部结构（Geerts等，2024；Hendrickx等，2024），以及修改航道几何形状和长度（Wei等，2022）。这些措施的有效性很大程度上取决于垂向混合程度，通常在层化条件下效果更佳。然而，该河口在大部分潮汐周期内处于充分混合状态（图3b、c），表明此类措施在本系统中无效。其他缓解措施侧重于将河流流量增加至潮汐相关的阈值（Zhang等，2012；Ijaz等，2019）。瓜迪亚纳河口的先前研究展示了如何利用所提出的模型确定脉冲加尾水配置的流量最优时间分布，给定可用的淡水体积和限制盐水入侵的特定阈值（Martín-Llanes等，2026b）。然而，该研究将淡水来源视为位于上游边界的单一源，未考虑沿河口的其他潜在来源。在此背景下，本研究探讨了基于增加头流量（最高达15立方米/秒）和来自沿河口不同位置（距河口10、20和50流公里）支流水库的补充淡水输入的几种缓解措施的有效性。

疏浚效应可被下游河口的淡水补充所抵消（实验MX1；图7a、b）。在下游河口（距河口20流公里范围内）补偿是完整的，该处盐度与基准配置无差异；在内陆更远区域补偿则是部分的，通过从Beliche和Odeleite支流引入2立方米/秒的淡水，盐度增量从6克/千克降至2.5克/千克。模型模拟表明，较大的淡水输入可增强缓解效果：当用下游水库的10立方米/秒补充头流量时（实验FI3；图5b），X2退至35流公里；或直接将头流量增至15立方米/秒时（实验RD8；图3a），X2退至38流公里。后一策略略优于在河口头部释放10立方米/秒并在x = 50流公里处额外输入5立方米/秒的组合方案（实验FI2；图5），后者X2向上游延伸0.7公里。实验FI1–FI3在下游河口（x < 16流公里）产生的盐度降幅相似，尽管FI3的总淡水预算（20立方米/秒）比FI1（14立方米/秒）高出30%。FI1与FI2之间的相似降幅在内陆延伸至距河口24公里处。这些结果表明，下游河口的盐度降低通过下游支流释放（FI1）比上游水库释放（FI2）更为有效，因为相对较小的下游输入即可产生与较大的上游释放相当的效果。下游输入的影响延伸至距河口40流公里，而上游释放在上游河口可产生高达2克/千斯的额外盐度降幅。最后，模型预测在6立方米/秒头流量下最大盐水入侵达51流公里（实验RD3；图3），比实验WI2（图6b）向内陆多延伸2公里，后者结合了10立方米/秒的头流量以及Pomar?o和Chanza站各2立方米/秒的取水。

尽管提供了有用的操作指南，这些先验等价情景的结果最终表明，降低河口盐度的各项缓解措施的有效性必须逐一评估。因此，评估特定管理方案需要进行额外模拟，以明确表征拟实施的条件。本研究采用的模型配置在一定程度上缓解了这项任务，使其能够快速构建情景。在这方面，所提出的框架比资源密集型建模方法具有实际优势，提供了一个能够高效探索和比较不同缓解策略的工具，以便在投入更详细的现场特定评估之前进行使用。

最后，必须承认本研究的一些局限性。模型几何的简化使其难以捕捉特定场地的输运过程，因此模型应用更适合面向利益相关者的操作情景，而非详细的过程基础物理研究。在此背景下，对于几何或形态复杂的河口，模型应用可能不推荐；而对于其他具有相对简单地形的单通道汇聚河口，则可以轻易推广。尽管如此，该方法显然依赖于详尽的率定，这有助于补偿简化几何未能显式解析的盐分输运过程的复杂性。因此，强率定使得构建的工具对于许多管理目的显然是足够的，包括在具不同操作情景下估算盐水入侵。与模型率定相关的真正局限在于，它没有明确考虑由西班牙当局运营的Chanza站（x = 50流公里）的淡水取水。在干旱期，取水速率可能与河流流量相当，因此忽略这些取水对率定所用总淡水预算的影响可能会影响模型结果。在此背景下，未来的模型应用，特别是旨在评估盐度缓解策略的应用，应明确纳入此类取水量。关于未来情景的评估，本分析的另一个关键局限在于模型主要针对淡水流量变化进行了测试，而其他缓解措施——如沙屏障——的评估仍然具有挑战性。虽然此类干预可在建模框架内表征，但缺乏观测数据限制了模拟结果的可靠性。最后，本研究以盐水入侵长度作为主要诊断指标。虽然该参数被广泛用于评估盐度对农业（Tarolli等，2023；Nhung等，2019）、水质管理（Karuppaiah和Gopal，2023）和生态过程（Tully等，2019）的影响，但河口盐化还可能影响仅凭入侵长度无法捕捉的其他物理、化学和生态过程。

6. 结论

本文介绍了一种整合方法，通过将简化建模方法与结构化的利益相关者参与相结合，支持盐水入侵管理。该方法在满足管理目的所需精度方面足够准确，同时比现有技术方法所需资源少得多。理想化区域的使用为建模提供了额外优势，包括能够隔离和评估特定人为改变各自的个体影响、工具可轻松调整以适应新的研究地点，以及结论可推广至其他汇聚型单通道河口系统的潜力。因此，所提出的框架构成了一个操作工具，适合快速评估面向利益相关者的管理情景。该框架通过其在瓜迪亚纳河口的应用得以展示，其中共同设计和模拟的情景探讨了内陆盐水入侵的可能驱动因素及补偿措施。关于后者，管理导向的应用包括例如在恒定淡水预算下评估不同缓解方案的效率，但引入来自不同源点的释放。结果表明，来自下游支流的相对较小的淡水释放可在下游河口实现与上游水库显著更大释放相当的盐度降低，突出了该框架在识别高效、场地特定缓解策略方面的实用价值。

对该方法的评估表明专家组对其高度满意，他们将该过程视为有效跨越不同利益相关者利益进行沟通的平台。参与者强调了互动的质量、讨论的开放性以及在提出和细化建模情景方面的积极参与。总体而言，结果凸显了在操作性且透明的建模框架内嵌入利益相关者参与的价值，增强了基于模型的分析和应对河口盐水入侵相关当地管理挑战的能力。

CRediT作者贡献声明
Erwan Garel：撰写——审阅与编辑，撰写——初稿，监督，概念设计。
Alejandro Lopez-Ruiz：撰写——初稿，监督，概念设计。
Guillermo Martín-Llanes：撰写——初稿，软件，方法学，概念设计。

未引用参考文献
Dias等，2021；Garel和D'Alimonte，2017；Mu?oz-Lopez等，2024；Roelvink和Walstra，2004；Ruiz-Reina和Lopez-Ruiz，2021；Schuttelaars等，2013；Zhu等，2023。

数据可用性声明
用于瓜迪亚纳河口水动力学和盐度响应数值模拟的模型设置及相关文件可在Zenodo存储库中获取（Martín-Llanes, G., Garel, E., & López-Ruiz, A., 2025）。

Guillermo Martín-Llanes|Erwan Garel|Alejandro López-Ruiz